1998 : Ingénieur MLOps au travail

Le MLOps est bien payé car il nécessite de l'ampleur et parce que de nombreuses organisations tentent de déployer l'IA plus rapidement que leurs pratiques opérationnelles ne mûrissent. L’IA générative a accru la demande en matière d’évaluation, d’observabilité et de contrôle d’accès. Il automatise également certaines parties du travail (modèles de pipeline, configuration et diagnostics) afin que la compétence durable consiste à concevoir des systèmes fiables et à décider quelles preuves sont suffisantes pour faire confiance à un modèle.

Un ingénieur MLOps transforme les expériences d'apprentissage automatique en services reproductibles et surveillés. Ils créent des pipelines de données et de formation, emballent des modèles, les déploient dans des environnements cloud ou Edge, suivent les versions, surveillent les performances et créent des procédures de restauration. Dans des équipes plus petites, ils peuvent également écrire du code d'application ; dans les plus grandes, ils gèrent une plate-forme partagée pour de nombreuses équipes de science des données.

En quoi le MLOps est-il différent de la science des données ? Ai-je besoin d'une maîtrise pour MLOps ? Non. Un diplôme en informatique, en ingénierie ou axé sur les données est courant, mais une expérience pratique des logiciels, du cloud et des plateformes de données peut être plus importante qu'un diplôme de recherche avancée. Les rôles qui créent de nouveaux modèles peuvent préférer les études supérieures ; les rôles exploitant des plates-formes ML accordent généralement autant d’importance à l’ingénierie de production, à l’infrastructure et à une expérimentation minutieuse.